【摘 要】
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Web信息的日益增长,人们发现在浩瀚的Web信息资源中查找和发现用户感兴趣的信息成为一件非常耗时耗力的事情,因而出现了"信息过载"和"信息迷向"的问题.个性化推荐(personalized-recommendation)技术通过研究不同用户的兴趣,主动为用户推荐最需要的资源,从而更好地解决互联网信息日益庞大与用户需求之间的矛盾.目前,出现了许多个性化推荐系统.用户使用个性化推荐系统希望得到满意的资
【机 构】
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清华大学计算机科学系,北京,100084 清华大学信息技术研究院,北京,100084
【出 处】
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第二十三届中国数据库学术会议(NDBC2006)
论文部分内容阅读
Web信息的日益增长,人们发现在浩瀚的Web信息资源中查找和发现用户感兴趣的信息成为一件非常耗时耗力的事情,因而出现了"信息过载"和"信息迷向"的问题.个性化推荐(personalized-recommendation)技术通过研究不同用户的兴趣,主动为用户推荐最需要的资源,从而更好地解决互联网信息日益庞大与用户需求之间的矛盾.目前,出现了许多个性化推荐系统.
用户使用个性化推荐系统希望得到满意的资源,如果系统推荐的资源在很大程度上偏离了用户的需求,用户将放弃使用该系统.用户对个性化推荐系统的满意度很大程度上取决于个性化推荐算法的质量和效率.
本文针对现有协作过滤算法没有考虑用户的权威性问题,提出全局权威性和领域权威性的概念,并把两者跟传统的协作过滤算法结合起来.
经过实验分析,本文发现基于全局权威性的协作过滤算法和传统的协作过滤算法比较改进效果不明显.但先对资源进行分类后再考虑领域内的权威性的协作过滤算法比传统的协作过滤算法有比较明显的改进。
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